研究社会网络中边的链接预测问题,试图根据网络中边的结构权重信息,将无权网络转换为加权网络进行研究。进而,对于一些加权网络,重新考虑其权重,分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重,研究resource allocati...研究社会网络中边的链接预测问题,试图根据网络中边的结构权重信息,将无权网络转换为加权网络进行研究。进而,对于一些加权网络,重新考虑其权重,分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重,研究resource allocation along local path(RALP)等指标、资源分配(RA)指标和局部路径(LP)指标在加权网络中的链接预测情况。实验结果表明,文中所提统计方法有着良好的预测效果,而且加权RALP指标的预测精度优于加权RA指标和加权LP指标。展开更多
文摘研究社会网络中边的链接预测问题,试图根据网络中边的结构权重信息,将无权网络转换为加权网络进行研究。进而,对于一些加权网络,重新考虑其权重,分别以真实权重、结构权重以及将两者结合后的值作为网络中边的权重,研究resource allocation along local path(RALP)等指标、资源分配(RA)指标和局部路径(LP)指标在加权网络中的链接预测情况。实验结果表明,文中所提统计方法有着良好的预测效果,而且加权RALP指标的预测精度优于加权RA指标和加权LP指标。
基金Supported by National Natural Science Foundation of China (10961008)the Nomarch Foundation of Guizhou Province (2008035)the Science Technology Foundation of Guizhou(2008J2250)
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